Início / Comparação de GPU / NVIDIA B300 ou NVIDIA A800 PCIe 80 GB: O que é melhor?

NVIDIA B300

vs

NVIDIA A800 PCIe 80 GB

Resultado de comparação de GPU

Abaixo estão os resultados de uma comparação de placas de vídeo NVIDIA B300 e NVIDIA A800 PCIe 80 GB com base nas principais características de desempenho, bem como consumo de energia e muito mais.

Vantagens

NVIDIA B300

Mais alto Relógio Boost: 2600 MHz (2600 MHz vs 1410MHz)
Maior Tamanho da Memória: 144GB (144GB vs 80GB)
Mais Unidades de Sombreamento: 20480 (20480 vs 6912)
Mais recente Data de lançamento: September 2025 (September 2025 vs November 2022)

NVIDIA A800 PCIe 80 GB

Mais alto Largura de Banda: 2039 GB/s (4.10TB/s vs 2039 GB/s)

Básico

NVIDIA

Nome do rótulo

NVIDIA

September 2025

Data de lançamento

November 2022

Desktop

Plataforma

Professional

B300

Nome do modelo

A800 PCIe 80 GB

Server Blackwell

Geração

Ampere

1665 MHz

Relógio Base

1065MHz

2600 MHz

Relógio Boost

1410MHz

PCIe 5.0 x16

Interface de ônibus

PCIe 4.0 x16

104 billion

Transistores

54,200 million

640

Núcleos Tensor

Os Tensor Cores são unidades de processamento especializadas projetadas especificamente para aprendizado profundo, oferecendo maior desempenho de treinamento e inferência em comparação ao treinamento FP32.

432

640

TMUs

As Unidades de Mapeamento de Textura (TMUs) servem como componentes da GPU, capazes de girar, dimensionar e distorcer imagens binárias.

432

TSMC

Fundição

TSMC

5 nm

Tamanho do Processo

7 nm

Blackwell Ultra

Arquitetura

Ampere

Especificações de memória

144GB

Tamanho da Memória

80GB

HBM3e

Tipo de Memória

HBM2e

4096bit

Barramento de Memória

A largura do barramento de memória se refere ao número de bits de dados que a memória de vídeo pode transferir em um ciclo de clock. Quanto maior a largura do barramento, maior a quantidade de dados que pode ser transmitida instantaneamente.

5120bit

2000 MHz

Relógio de Memória

1593MHz

4.10TB/s

Largura de Banda

A largura de banda da memória se refere à taxa de transferência de dados entre o chip gráfico e a memória de vídeo. É medida em bytes por segundo.

2039 GB/s

Tela e multimídia

No outputs

Saídas

No outputs

Desempenho Teórico

62.40 GPixel/s

Taxa de Pixel

A taxa de preenchimento de pixels refere-se ao número de pixels que uma unidade de processamento gráfico (GPU) pode renderizar por segundo, medida em MPixels/s ou GPixels/s.

225.6 GPixel/s

1664.0 GTexel/s

Taxa de Textura

A taxa de preenchimento de textura se refere ao número de elementos do mapa de textura (texels) que uma GPU pode mapear para pixels em um único segundo.

609.1 GTexel/s

426.0 TFLOPS

FP16 (metade)

Uma métrica importante para medir o desempenho da GPU é a capacidade de computação de ponto flutuante. Números de ponto flutuante de meia precisão (16 bits) são usados em aplicações como aprendizado de máquina.

77.97 TFLOPS

1.664 TFLOPS

FP64 (duplo)

Uma métrica importante para medir o desempenho da GPU é a capacidade de computação de ponto flutuante. Números de ponto flutuante de precisão dupla (64 bits) são necessários para computação científica.

9.746 TFLOPS

105.525 TFLOPS

FP32 (flutuante)

Uma métrica importante para medir o desempenho da GPU é a capacidade de computação de ponto flutuante. Números de ponto flutuante de precisão simples (32 bits) são usados para tarefas comuns de processamento multimídia e gráfico, enquanto números de ponto flutuante de precisão dupla (64 bits) são necessários para computação científica que exige uma ampla faixa numérica e alta precisão. Números de ponto flutuante de meia precisão (16 bits) são usados para aplicações como aprendizado de máquina, onde uma precisão menor é aceitável.

19.88 TFLOPS

Diversos

160

Contagem de SM

Vários Processadores de Streaming (SPs), juntamente com outros recursos, formam um Multiprocessador de Streaming (SM), que também é referido como um núcleo principal da GPU.

108

20480

Unidades de Sombreamento

A unidade de processamento mais fundamental é o Processador de Streaming (SP), onde instruções e tarefas específicas são executadas. GPUs realizam computação paralela.

6912

256 KB (per SM)

Cache L1

192 KB (per SM)

50 MB

Cache L2

80MB

1400W

TDP

250W

3.0

Versão OpenCL

3.0

10.3

CUDA

8.0

Conectores de Energia

8-pin EPS

ROPs

O Raster Operations Pipeline (ROPs) é responsável por lidar com cálculos de iluminação e reflexão em jogos, além de gerenciar efeitos como anti-aliasing (AA), alta resolução, fumaça e fogo.

160

1800 W

PSU Sugerido

600W